Aplicación de la IA en las Empresas
Con el paso del tiempo, la adopción de IA en general aumenta lentamente debido a los beneficios que aporta. Pero esto no quiere decir que implementar IA sea sencillo, siguen existiendo algunos retos para aprovechar esta tecnología.
Lo primero que hay que hacer para utilizar IA, es decidir qué se hará con ella. ¿Qué problema ayudará a solucionar? Existen muchos casos de uso, y hay que identificar aquellos que se alineen a la empresa en cuestión. [1]
Algunas oportunidades de las que casi cualquier giro de empresa se podría beneficiar son:
· Procesamiento de datos: Después de recopilar datos, hay que aprovecharlos de alguna manera. Con IA se podría obtener información clave para la toma de decisiones, mejorando el desempeño en general.
· Soporte al cliente: Los chatbots son muy populares hoy en día, pues permiten un servicio a cualquier hora, y casi siempre son suficiente para resolver dudas o problemas comunes; de esta manera ambos clientes y empleados se benefician.
· Mercadotecnia: Siempre ha sido una parte importante de cualquier empresa ganar reconocimiento del público. Gracias al Internet ahora se puede recopilar mucha más información para saber qué estrategias funcionan mejor que otras y por qué. Además, con el avance de NLP (Natural Language Processing, Procesamiento de Lenguaje Natural) es posible incluso analizar la respuesta de la comunidad y recopilarla, determinando si la reacción es positiva, negativa o neutral.
Dicho todo esto, aún hay que tener cuidado y estar atento a posibles problemas de hacer estos cambios: [2]
· Escasez de datos: Este término no se refiere solamente a la falta de datos, también hace referencia a falta de datos útiles para un algoritmo de IA. Incluso con grandes cantidades de datos, si no podemos alimentarla a un proceso de manera comprensible no podrán traernos información.
· Algorithm bias: Al construir un algoritmo, es posible sesgarlo accidentalmente en varias maneras. Desde errores al programarlo, un enfoque equivocado, y mala selección de datos sobre los que entrenar; cualquiera de estos puede llevar al algoritmo a hacer inferencias equivocadas y reportes que omiten información.
· Equipo: ¿Es posible implementar IA con la infraestructura actual? Los procesos de IA pueden requerir grandes cantidades de recursos, tanto de memoria como de procesamiento. Es posible pagar a terceros para resolver estos problemas usando sus procesadores o su capacidad de almacenamiento, pero habría que tener en cuenta el costo.
Aún considerando todo lo anterior, siempre hay que estar atento a otros problemas que puedan surgir. También hay que prestar atención a posibles áreas de oportunidad para la IA.
Lic. Luis Roberto Bustos Vargas
Fuentes
[1] Dern, D. (8 de Febrero de 2019). Using AI in Business: Benefits, Challenges and Implementation. Obtenido de Datamation: https://www.datamation.com/artificial-intelligence/artificial-intelligence-in-business/
[2] Adixon, R. (24 de Julio de 2019). Artificial Intelligence Opportunities & Challenges in Businesses. Obtenido de towards data science: https://towardsdatascience.com/artificial-intelligence-opportunities-challenges-in-businesses-ede2e96ae935